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龙图腾网获悉山东省工业技术研究院申请的专利基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119416330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510019290.2，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法及系统是由孟雷;孙玮琳;王宇;李曼祎;李雪龙;孟祥旭设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于室内场景合成技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法及系统。它首先利用分层场景生成模块根据用户需求及分层场景结构的定义构造提示词，引导预训练大语言模型输出结构化文本来描述分层场景表示，这避免了复杂、密集的空间关系导致的矛盾放置。随后，为了避免粗糙的空间关系导致物体放置不准确的问题，采用细粒度相对位置推理模块进一步推断具有文本空间关系的物体之间难以用文本短语描述的、细粒度的相对位置。该模块可以在开放域设置中推断出合理的相对位置。最后利用分治布局优化模块分别优化每个功能区域，然后安排它们形成整个场景，可以有效地生成物理上可行的场景布局。

本发明授权基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的开放域室内场景层级生成方法，其特征在于，包括： 定义场景结构为三级层次结构，第一层是代表整个场景的根节点，第二层是每个节点代表一个矩形功能区域的内部节点，第三层是表示属于相应区域内物体的叶节点，使用简单文本短语表示物体间的关系；根据用户需求及场景结构的定义构造提示词，引导预训练大语言模型划分功能区域，输出结构化文本来描述分层场景表示，包括物体的大小、文本描述和物体间粗粒度相对位置的属性； 训练细粒度相对位置推理网络，推断具有空间关系的物体之间的细粒度相对位置；它以分层场景结构为基础，借助预训练的视觉语义大模型，可以在开放域设置中推断出合理的相对位置； 设计分治布局优化策略，从具有细粒度相对位置的分层场景表示中优化场景布局；它首先对每个功能区域内部进行局部优化，然后全局优化，将区域组织成物理上可行的场景布局；根据物体的文本描述和数据集中物体的图片，使用预训练的CLIP计算余旋相似度，检索出相应的三维物体模型，然后根据场景布局对物体模型进行缩放和放置，从而生成完整的场景； 分层场景结构中的每个节点都包含属性的定义，假设场景的轴对齐矩形平面图，根节点包括大小属性和场景的文本描述，即，其中是一个二维向量，表示场景的长和宽；内部节点包括大小属性、文本描述、中心位置和方向属性，即，其中，是一个二维向量，表示功能区域的长和宽，是一个二维坐标，是一个二进制值，表示水平方向或垂直方向；叶节点包括文本描述、类别标签、对应的三维模型以及物体定向边界框的大小、中心位置、方向，即，其中，是一个三维向量，表示物体的长宽高，是一个三维坐标；此外，成对的空间关系存储粗略的文本描述以及细粒度的相对位置坐标和相对方向，即； 构造提示词具体为：首先是为LLM分配一个角色和任务描述，包括对节点含义及其连接的层次结构的简要定义；其次是给出首选数据格式和预定义约束的描述，包括功能区域的类型、可能的锚物体和空间关系；最后，以首选格式和特定用户要求向LLM展示一个简单的场景示例； 构建细粒度相对位置推理网络过程包括：根据分层场景结构，构造输入图，其中，表示物体节点的集合，表示同一功能区域内从节点到的有向边的集合；从输入图中取每个顶点包含的物体描述、物体大小信息和每条边包含的空间关系的粗糙文本描述信息。

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